Statistiken und Big Data regression

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Was passiert, wenn die Erklärungs- und Antwortvariablen vor der Regression unabhängig voneinander sortiert werden?

Angenommen, wir haben einen Datensatz mit Punkten. Wir wollen eine lineare Regression durchführen, aber zuerst sortieren wir die Werte und die Werte unabhängig voneinander und bilden einen Datensatz . Gibt es eine sinnvolle Interpretation der Regression auf den neuen Datensatz? Hat das einen Namen?n X i Y i ( X …

302 regression correlation

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Interpretation der lm () -Ausgabe von R

Die Hilfeseiten in R setzen voraus, dass ich weiß, was diese Zahlen bedeuten, aber ich weiß es nicht. Ich versuche, jede Zahl hier wirklich intuitiv zu verstehen. Ich werde nur die Ausgabe posten und kommentieren, was ich herausgefunden habe. Es könnte (wird) Fehler geben, da ich einfach schreiben werde, was …

234 r regression interpretation

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Ist nützlich oder gefährlich?

Ich habe einige Vorlesungsnotizen von Cosma Shalizi durchgesehen (insbesondere Abschnitt 2.1.1 der zweiten Vorlesung ) und wurde daran erinnert, dass Sie einen sehr niedrigen Wert erhalten können, selbst wenn Sie ein vollständig lineares Modell haben.R2R2R^2 Um Shalizis Beispiel zu paraphrasieren: Angenommen, Sie haben ein Modell , wobei bekannt ist. Dann …

233 regression r-squared

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Wann sollte ich Lasso vs Ridge verwenden?

Angenommen, ich möchte eine große Anzahl von Parametern schätzen und einige davon benachteiligen, weil ich der Meinung bin, dass sie im Vergleich zu den anderen nur geringe Auswirkungen haben sollten. Wie entscheide ich mich für ein Strafschema? Wann ist eine Kammregression angemessener? Wann sollte ich Lasso verwenden?

167 regression lasso ridge-regression

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Wann ist es in der linearen Regression angebracht, das Protokoll einer unabhängigen Variablen anstelle der tatsächlichen Werte zu verwenden?

Bin ich auf der Suche nach einer besser verhaltenen Verteilung für die betreffende unabhängige Variable oder nach einer Reduzierung der Auswirkung von Ausreißern oder nach etwas anderem?

164 regression distributions data-transformation logarithm regression-strategies

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Wie gehe ich mit perfekter Trennung in der logistischen Regression um?

Wenn Sie eine Variable haben, die Nullen und Einsen in der Zielvariablen perfekt trennt, gibt R die folgende Warnmeldung "perfekte oder quasi perfekte Trennung" aus: Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Wir haben immer noch das Modell, aber die Koeffizientenschätzungen sind überhöht. Wie gehen Sie in …

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Wie genau steuert man "für andere Variablen"?

Hier ist der Artikel, der diese Frage motiviert hat: Macht uns Ungeduld dick? Mir hat dieser Artikel gefallen und er zeigt sehr gut das Konzept des „Kontrollierens für andere Variablen“ (IQ, Karriere, Einkommen, Alter usw.), um die wahre Beziehung zwischen den beiden fraglichen Variablen am besten zu isolieren. Können Sie …

141 regression causality confounding controlling-for-a-variable statistics-in-media

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Was ist der Unterschied zwischen linearer und logistischer Regression?

Was ist der Unterschied zwischen linearer und logistischer Regression? Wann würden Sie jeweils verwenden?

122 regression logistic linear-model

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Wann kann der Achsenabschnitt in einem linearen Regressionsmodell entfernt werden?

Ich verwende lineare Regressionsmodelle und frage mich, unter welchen Bedingungen der Intercept-Term entfernt werden kann. Beim Vergleich der Ergebnisse von zwei verschiedenen Regressionen, bei denen die eine den Achsenabschnitt hat und die andere nicht, stelle ich fest, dass das der Funktion ohne den Achsenabschnitt viel höher ist. Gibt es bestimmte …

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Numerisches Beispiel zum Verständnis von Expectation-Maximization

Ich versuche, einen guten Überblick über den EM-Algorithmus zu bekommen, um ihn implementieren und verwenden zu können. Ich verbrachte einen ganzen Tag damit, die Theorie und ein Papier zu lesen, in dem EM verwendet wird, um ein Flugzeug unter Verwendung der Positionsinformationen, die von einem Radar kommen, zu verfolgen. Ehrlich …

117 regression probability mathematical-statistics intuition expectation-maximization

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Wie werden die Standardfehler von Koeffizienten in einer Regression berechnet?

Nach meinem eigenen Verständnis bin ich daran interessiert, die Berechnung der Standardfehler der geschätzten Koeffizienten manuell zu wiederholen, da sie beispielsweise mit der Ausgabe der lm()Funktion einhergehen R, diese aber nicht festhalten können. Was ist die Formel / Implementierung verwendet?

114 r regression standard-error lm

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Was ist, wenn die Residuen normal verteilt sind, y jedoch nicht?

Ich habe eine komische Frage. Angenommen, Sie haben eine kleine Stichprobe, bei der die abhängige Variable, die Sie mit einem einfachen linearen Modell analysieren möchten, stark verzerrt ist. Sie nehmen also an, dass nicht normalverteilt ist, da dies zu normalverteiltem . Wenn Sie jedoch den QQ-Normal-Plot berechnen, gibt es Hinweise …

110 regression residuals error normality-assumption

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Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um umfangreiche statistische Analysen durchzuführen?

Viele statistische Jobs erfordern Erfahrung mit umfangreichen Daten. Welche statistischen und rechnerischen Fähigkeiten wären für die Arbeit mit großen Datenmengen erforderlich? Wie wäre es beispielsweise mit der Erstellung von Regressionsmodellen bei einem Datensatz mit 10 Millionen Stichproben?

107 regression machine-learning multivariate-analysis large-data

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Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und einfacher linearer Regression?

Insbesondere beziehe ich mich auf den Pearson-Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten.

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Was ist der Unterschied zwischen der linearen Regression auf y mit x und x mit y?

Der Pearson-Korrelationskoeffizient von x und y ist der gleiche, unabhängig davon, ob Sie Pearson (x, y) oder Pearson (y, x) berechnen. Dies legt nahe, dass eine lineare Regression von y bei x oder x bei y gleich sein sollte, aber ich denke nicht, dass dies der Fall ist. Kann jemand …

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Als «regression» getaggte Fragen